KR102517131B1 - Oil slick residue goods checkup method - Google Patents
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Abstract
본 발명의 목적은 유막 형성 제품 검사 방법을 제공하고자 하는 것으로, 본 발명의 구성은 양품 여부의 검사 기준이 되는 비교 모델(2)을 생성하고 픽스쳐 등록을 하는 비교 모델 생성 단계; 검사 제품 대상이 상기 비교 모델(2)의 양품에 맞는지의 여부를 검사하여 양품 또는 불량 제품 여부를 판단하는 검사 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 효과는 절삭유 등으로 오염된 제품(자동차용 캠 등의 제품)을 검사하려고 하면 별도의 초음파 세척장비와 건조기 등이 필요하지만, 본 발명에 의한 유막 형성 제품 검사 방법은 영상처리로 유막부분을 무시하고 검사하여, 장비 코스트 절약과 생산효율을 높일 수 있다.An object of the present invention is to provide a method for inspecting an oil film-forming product, and the configuration of the present invention includes a comparison model generation step of generating a comparison model 2 that is an inspection standard for quality products and registering fixtures; It is characterized in that it includes; an inspection step of determining whether or not a good product or a defective product by inspecting whether or not the product to be inspected conforms to the good product of the comparison model (2).
The effect of the present invention is that if you want to inspect a product (products such as automotive cams) contaminated with cutting oil, you need a separate ultrasonic cleaning equipment and dryer, but the oil film forming product inspection method according to the present invention is image processing By ignoring and inspecting, it is possible to save equipment cost and increase production efficiency.
Description
본 발명은 유막 형성 제품 검사 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 절삭유 등으로 오염된 제품을 검사를 하려고 할 때에 영상처리로 유막부분을 무시하고 검사할 수 있는 새로운 유막 형성 제품 검사 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for inspecting an oil film-forming product, and more particularly, to a new oil film-forming product inspection method capable of ignoring the oil film portion through image processing when inspecting a product contaminated with cutting oil or the like.
자동차나 각종 기계 장치에 들어가는 캠은 샤프트홀이 형성되어, 상기 샤프트홀이 회전 샤프트에 결합되어, 상기 회전 샤프트의 회전에 의해 캠 기능을 하게 된다.Cams entering automobiles or various mechanical devices have shaft holes, and the shaft holes are coupled to a rotating shaft to function as cams by the rotation of the rotating shaft.
한편, 캠의 가공은 공작 기계에 의해 수행하는데, 캠의 가공시 열에 의한 열화를 방지하는 등의 이유로 캠 가공 모재에 오일을 공급하여 공작 기계로 절삭 가공과 연마 가공 등을 수행하게 된다.On the other hand, machining of the cam is performed by a machine tool, and for reasons such as preventing deterioration due to heat during machining of the cam, oil is supplied to the cam processing base material to perform cutting and polishing with a machine tool.
그런데, 공작 기계에 의한 캠 가공시에 정밀한 캠의 가공이 제대로 이루어지지 못하는 경우가 많아서 캠 가공시 불량이 발생하는 경우가 많으며, 이로 인하여 캠이 불량 없이 제대로 가공되었는지의 여부를 검사할 필요가 있다. 특히, 캠과 같이 오일의 공급을 하면서 가공되는 제품의 경우에는 유막이 형성되어, 유막으로 인한 검사 과정의 방해없이 유막 형성 제품(상기 캠 등)의 검사를 제대로 할 필요가 있게 된다.However, there are many cases in which precise cam processing is not performed properly during cam processing by machine tools, and defects often occur during cam processing. Therefore, it is necessary to inspect whether the cam is properly processed without defects. . In particular, in the case of a product that is processed while supplying oil, such as a cam, an oil film is formed, and it is necessary to properly inspect the oil film-forming product (such as the cam) without interfering with the inspection process due to the oil film.
도 1에서와 같이, 유막이 형성이되면 빛이 산란이 되어 이미지가 물방울 형태로 나와서 검사를 방해하게 된다.As shown in FIG. 1, when the oil film is formed, light is scattered and the image comes out in the form of water droplets, which hinders inspection.
모따기 유무를 측정하고자 하는데 모따기 부분이 물방울 형태로 산란이 된 부분에 의해 가려지거나 흐려지게 된다.I want to measure the presence or absence of chamfering, but the chamfering part is covered or obscured by the scattering part in the form of water droplets.
이에 따라, 검사 결과를 얻어내기 힘들다.Accordingly, it is difficult to obtain inspection results.
물방울 형태의 부분의 제거를 위해서는 모폴로지 연산을 이용하여, 제거 하게 되는데 작은 크기의 경우는 쉽게 제거가 가능하나 유분에 의해서 생긴 큰 형태의 산란광은 원본 이미지가 필터를 통과하면서 훼손된다.In order to remove the droplet-shaped part, it is removed using morphology operation. In the case of small size, it can be easily removed, but large-shaped scattered light caused by oil is damaged as the original image passes through the filter.
유분의 경우 가공시 절삭유가 그대로 묻어 나와서 형성되기 때문에 일정하지 않다.In the case of oil, it is not constant because cutting oil comes out as it is during processing.
절삭유의 상태(수용성 절삭유의 배합비율, 또는 지용성 절삭유 등)에 따라 유분량이 천자 만별이기 때문에 산란광이 생기는 것 또한 랜덤할 수 있다.Depending on the state of the cutting oil (mixing ratio of water-soluble cutting oil or fat-soluble cutting oil, etc.), the amount of oil content is 1,000,000, so the occurrence of scattered light can also be random.
기존에는 고가의 세척설비를 두어, 초음파 세척, 고압 공기 분사장치, 건조로, 방청용 오일 도포 등을 거쳐서 제품이 검사장비로 보내지기 때문에 해당하는 설비의 투자와 인력투입 등으로 인해, 검사 외적인 부분의 코스트가 상승하고 검사 공정이 매우 복잡해지는 문제가 있다.In the past, products were sent to inspection equipment after going through expensive cleaning facilities, such as ultrasonic cleaning, high-pressure air spraying, drying furnace, and anti-rust oil application. There is a problem in that the cost of the product increases and the inspection process becomes very complicated.
또한, 검사 공정이 매우 복잡해지는 만큼 생산 효율이 저하되고 사람에 의존하는 부분이 늘어나서 코스트가 많이 소요될 수밖에 없다.In addition, as the inspection process becomes very complicated, production efficiency decreases and parts dependent on people increase, which inevitably requires a lot of cost.
본 발명의 목적은 절삭유 등으로 오염된 제품을 검사를 하려고 할 때에 영상처리로 유막부분을 무시하고 검사할 수 있는 새로운 유막 형성 제품 검사 방법을 제공하고자 하는 것이다.An object of the present invention is to provide a new oil film-forming product inspection method capable of ignoring the oil film portion through image processing when inspecting a product contaminated with cutting oil or the like.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명에 의하면, 양품 여부의 검사 기준이 되는 비교 모델을 생성하고 픽스쳐 등록을 하는 비교 모델 생성 단계; 검사 제품 대상이 상기 비교 모델과 비교하여 제품의 양품에 맞는지의 여부를 검사하여 양품 또는 불량 제품 여부를 판단하는 검사 단계;를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 유막 형성 제품 검사 방법이 제공된다.According to the present invention for solving the above problems, a comparison model generation step of generating a comparison model that is a standard for checking whether a product is good and registering a fixture; There is provided an oil film-forming product inspection method characterized in that it comprises a; inspection step of comparing whether the inspection product conforms to the quality of the product by comparing it with the comparison model to determine whether it is a good product or a defective product.
상기 비교 모델 생성 단계는, 상기 비교 모델의 원형 중심을 찾는 원형 중심 검출 단계; 상기 비교 모델의 원형 중심을 기준으로 위쪽과 아래쪽 부분을 찾는 상단 영역과 하단 영역 검출 단계; 상기 원형 중심 검출 단계와 상기 상단 영역과 하단 영역 검출 단계에서 찾아진 상기 비교 모델의 엣지면을 기준으로 오프셋 마스크를 생성하는 마스크 영역 형성 단계; 상기 비교 모델의 마스크 영역과 양품 제품 이미지를 연산하여 상기 비교 모델에서 검사할 부분인 검사 섹터를 얻어내는 검사 섹터 취득 단계; 상기 검사 섹터를 광원의 빛을 비추어서 카메라에 의해 촬영할 때 상기 광원의 빛이 산란되는 부분을 취득하여 그레이 밸류를 초과하는 라벨링면을 취득하는 라벨링면 검출 단계; 상기 라벨링면 검출 단계에서 검출된 라벨링면을 라벨링하여 처리하는 라벨링 단계; 상기 비교 모델에서 산란되지 않은 비산란 섹터의 평균 그레이 밸류를 구하는 그레이 밸류 취득 단계; 상기 비교 모델의 원형 중심을 기준으로 상기 카메라 또는 상기 비교 모델을 회전시켜서 프로파일을 구하는 프로파일 취득 단계; 상기 프로파일을 1차 미분하여 피크 포인트를 찾는 피크 포인트 검출 단계; 상기 피크 포인트를 양품 선별 기준점으로 하는 픽스쳐를 등록하는 픽스쳐 등록 단계;를 포함하며, 상기 비교 모델 생성 단계에서 취득된 상기 비교 모델의 상기 픽스쳐를 바탕으로 상기 검사 단계에서 상기 검사 대상 제품의 검사를 수행하여 상기 검사 대상 제품의 양품 여부를 판별하도록 구성된 것을 특징으로 한다.The generating of the comparison model may include a circular center detecting step of finding a circular center of the comparison model; detecting an upper region and a lower region by finding upper and lower portions based on the circular center of the comparison model; a mask area forming step of generating an offset mask based on the edge surfaces of the comparison model found in the circular center detection step and the upper and lower region detection steps; an inspection sector acquiring step of obtaining an inspection sector, which is a part to be inspected, from the comparison model by calculating a mask area of the comparison model and a non-defective product image; a labeling surface detection step of obtaining a labeling surface exceeding a gray value by acquiring a portion where the light of the light source is scattered when the inspection sector is photographed by a camera by shining light of a light source on the inspection sector; a labeling step of labeling and processing the labeling surface detected in the labeling surface detection step; a gray value acquisition step of obtaining an average gray value of non-scattered sectors in the comparison model; obtaining a profile by rotating the camera or the comparison model based on the circular center of the comparison model; a peak point detection step of finding a peak point by primary differentiation of the profile; and a fixture registration step of registering a fixture using the peak point as a reference point for selecting good products, wherein the inspection target product is inspected in the inspection step based on the fixture of the comparison model obtained in the comparison model generation step. It is characterized in that it is configured to determine whether the product to be inspected is good or not.
상기 검사 단계는, 상기 검사 대상 제품의 중앙 원형의 중심점을 찾는 원형 중심 검출 단계; 상기 검사 대상 제품의 원형 중심을 기준으로 상단 영역과 하단 영역의 각도를 측정하여 상기 비교 모델의 상기 픽스쳐 좌표와 일치시키는 좌표 일치 수행 단계; 상기 검사 대상 제품의 검사 섹터 이미지를 추출하는 검사 섹터 추출 단계; 상기 비교 모델의 검사 섹터 이미지와 상기 검사 대상 제품의 검사 섹터 이미지를 매칭시켜서 검사 스코어를 비교하는 검사 매칭 단계; 상기 검사 스코어를 이용하여 상기 검사 대상 제품의 원형 중심을 기준으로 프로파일을 분석하여 피크 포인트를 찾는 피크 포인트 추출 단계; 상기 검사 대상 제품의 피크 포인트와 상기 비교 모델의 픽스쳐의 매칭 스코어를 비교하여 검사 결과를 도출하는 검사 대상 제품 양품 판단 단계;를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.The inspection step may include a circle center detection step of finding a center point of a central circle of the product to be inspected; Coordinate matching step of measuring the angles of the upper region and the lower region based on the circular center of the product to be inspected and matching them with the coordinates of the fixture of the comparison model; an inspection sector extraction step of extracting an inspection sector image of the product to be inspected; an inspection matching step of comparing inspection scores by matching inspection sector images of the comparison model with inspection sector images of the inspection target product; a peak point extraction step of finding a peak point by analyzing a profile based on the circular center of the product to be inspected using the test score; and a non-defective quality determination step of comparing the peak point of the product to be inspected with a matching score of a fixture of the comparison model to derive an inspection result.
상기 비교 모델의 상기 양품 판별 기준 픽스쳐를 취득한 상태에서 베이직 모델의 베이직 양품 기준 픽스쳐와 비교하여, 상기 비교 모델의 상기 양품 판별 기준 픽스쳐가 정상적으로 취득되었는지의 여부를 검증하는 검증 단계;를 더 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.A verification step of comparing the non-defective product criterion fixture of the comparison model with the basic non-defective product criterion fixture of the basic model in a state in which the non-defective product criterion fixture of the comparison model has been acquired is verified normally. characterized by
상기 그레이 밸류 취득 단계는 비교 모델의 컬러가 들어가지 않은 부분을 카메라로 필요한 횟수만큼 촬영하여 상기 비교 모델의 컬러가 들어가지 않는 부분의 그레이 밸류들을 합산하고 나누어서 평균 그레이 밸류를 구하며, 상기 평균 그레이 밸류를 양품 비교 모델의 표준 그레이 밸류로 정하는 것을 특징으로 한다.In the gray value acquisition step, an average gray value is obtained by photographing the colorless part of the comparison model as many times as necessary with a camera, summing and dividing the gray values of the colorless part of the comparison model, and the average gray value It is characterized in that set as the standard gray value of the non-defective product comparison model.
상기 그레이 밸류 취득 단계에서는 양품 비교 모델 표준 그레이 밸류가 정해져 있는 상태에서 카메라로 비교 모델으로 삼기 위한 제품을 정해진 횟수만큼 촬영하고, 카메라에 의해 취득된 그레이 밸류를 총합하여 촬영한 횟수로 나누어서 평균값 그레이 밸류를 취득하고, 평균값 그레이 밸류가 양품 비교 모델 표준 그레이 밸류에 부합하면 양품 비교 모델으로 정하도록 구성된 것을 특징으로 한다.In the gray value acquisition step, in a state where the standard gray value of the non-defective product comparison model is determined, the product to be used as a comparison model is photographed a predetermined number of times with the camera, and the gray values obtained by the camera are summed and divided by the number of times taken to obtain an average gray value is obtained, and if the average gray value matches the standard gray value of the non-defective product comparison model, it is characterized in that it is configured to be determined as a non-defective product comparison model.
상기 검사 대상 제품 양품 판단 단계는 검사 대상 제품의 피크 포인트와 비교 모델의 픽스쳐의 매칭 스코어를 비교하여 검사 결과를 도출하는 단계이며, 검사 대상 제품의 피크 포인트와 비교 모델의 픽스쳐의 매칭 스코어가 오차 범위 내에서 일치하면 검사 대상 제품을 양품으로 판별할 수 있고, 검사 대상 제품의 피크 포인트와 비교 모델의 픽스쳐의 매칭 스코어가 오차 범위 내에서 일치하지 않으면 검사 대상 제품을 불량으로 판별할 수 있도록 구성된 것을 특징으로 한다.The step of determining the quality of the product to be inspected is a step of deriving an inspection result by comparing the peak point of the product to be inspected with the matching score of the fixture of the comparison model, and the peak point of the product to be inspected and the matching score of the fixture of the comparison model are within the error range. If the match is within the error range, the product to be inspected can be determined as a good product, and if the peak point of the product to be inspected and the matching score of the fixture of the comparison model do not match within the error range, the product to be inspected can be determined as defective. to be
상기 라벨링 단계는 상기 라벨링면 검출 단계에서 검출된 라벨링면을 검게 칠해서 라벨링함으로써 카메라와 광원을 이용하여 비교 모델(2)의 검사 섹터를 촬영할 때에 광원의 빛이 산란되는 부분을 삭제하여 광원에 의한 간섭에 의해 그레이 밸류를 취득할 때에 방해 요소를 제거하는 단계인 것을 특징으로 한다.In the labeling step, when the inspection sector of the
절삭유 등으로 오염된 제품(자동차용 캠 등의 제품)을 검사하려고 하면 별도의 초음파 세척장비와 건조기 등이 필요하지만, 본 발명에 의한 유막 형성 제품 검사 방법은 영상처리로 유막부분을 무시하고 검사하여, 장비 코스트 절약과 생산효율을 높일 수 있는 효과가 있다.If you want to inspect a product contaminated with cutting oil (such as a car cam), you need separate ultrasonic cleaning equipment and a dryer. However, it has the effect of saving equipment cost and increasing production efficiency.
해당 영상처리 기술을 이용하면 코스트 절감과 함께 가공기 라인과 검사라인을 인라인화 하여, 생산효율이 높아지고 사람에게 의존했던 부분들이 줄어들어 코스트 또한 절약되는 효과가 있다.By using the image processing technology, cost reduction and processing machine lines and inspection lines are inlined, so production efficiency is increased and parts dependent on people are reduced, resulting in cost savings as well.
도 1과 도 2는 기존의 유막 형성 제품 검사 방법을 보여주는 사진
도 3은 본 발명의 비교 모델 생성 단계에서 원형 중심 검출 단계와 상단 영역과 하단 영역 검출 단계를 시행하는 과정을 보여주는 사진
도 4는 본 발명의 비교 모델 생성 단계의 마스크 영역 형성 단계를 보여주는 사진
도 5는 본 발명의 비교 모델 생성 단계의 라벨링 단계를 보여주는 사진
도 6은 본 발명의 비교 모델 생성 단계의 그레이 밸류 취득 단계를 보여주는 사진
도 7은 본 발명의 비교 모델 생성 단계에서 프로파일 취득 단계를 보여주는 사진
도 8은 본 발명의 비교 모델 생성 단계에서의 1차 미분 그래프와 프로파일 그래프와 피크 포인트를 보여주는 도면
도 9는 본 발명의 비교 모델 생성 단계에서 생성된 픽스쳐 모델의 일부를 보여주는 사진
도 10은 본 발명의 검사 단계에서 검사 대상 제품의 원형 중심 검출 단계를 보여주는 사진
도 11은 본 발명의 검사 단계에서 유막이 없는 양품 제품의 검사될 부분의 일부를 보여주는 사진
도 12는 도 11의 양품 제품의 검사 단계에서의 1차 미분 그래프와 프로파일 그래프와 피크 포인트를 보여주는 도면
도 13은 도 11의 양품 제품의 검사 단계에서 검사된 제품의 양품 판별 상태를 보여주는 그래프
도 14는 본 발명의 검사 단계에서 유막이 없는 불량 제품의 검사될 부분의 일부를 보여주는 사진
도 15는 도 14의 불량 제품의 검사 단계에서의 1차 미분 그래프와 프로파일 그래프와 피크 포인트를 보여주는 도면
도 16은 도 15의 불량 제품의 검사 단계에서 검사된 제품의 불량 판별 상태를 보여주는 그래프
도 17은 본 발명의 검사 단계에서 유막이 있는 양품 제품의 검사될 부분의 일부를 보여주는 사진
도 18은 도 17의 양품 제품의 검사 단계에서의 1차 미분 그래프와 프로파일 그래프와 피크 포인트를 보여주는 도면
도 19는 도 17의 양품 제품의 검사 단계에서 검사된 제품의 양품 판별 상태를 보여주는 그래프
도 20은 본 발명의 검사 단계에서 유막이 있는 불량 제품의 검사될 부분의 일부를 보여주는 사진
도 21은 도 20의 불량 제품의 검사 단계에서의 1차 미분 그래프와 프로파일 그래프와 피크 포인트를 보여주는 도면
도 22는 도 21의 불량 제품의 검사 단계에서 검사된 제품의 불량 판별 상태를 보여주는 그래프1 and 2 are photographs showing a conventional oil film forming product inspection method
3 is a photograph showing the process of performing the circle center detection step and the upper and lower region detection steps in the comparative model generation step of the present invention.
4 is a photograph showing the mask region forming step of the comparison model generating step of the present invention
5 is a photograph showing the labeling step of the comparison model generation step of the present invention
Figure 6 is a photograph showing the gray value acquisition step of the comparison model generation step of the present invention
7 is a photograph showing the profile acquisition step in the comparison model generation step of the present invention
8 is a diagram showing a first differential graph, a profile graph, and a peak point in the comparison model generation step of the present invention.
9 is a photograph showing part of a fixture model generated in the comparison model generation step of the present invention
Figure 10 is a photograph showing the circular center detection step of the product to be inspected in the inspection step of the present invention
11 is a photograph showing a part of a part to be inspected of a good product without an oil film in the inspection step of the present invention.
12 is a diagram showing a first differential graph, a profile graph, and a peak point in the inspection step of the non-defective product of FIG. 11;
13 is a graph showing the non-defective product discrimination state of the inspected product in the inspection step of the non-defective product of FIG. 11;
14 is a photograph showing a part of a part to be inspected of a defective product without an oil film in the inspection step of the present invention.
15 is a diagram showing a first differential graph, a profile graph, and a peak point in the inspection step of defective products in FIG. 14;
16 is a graph showing defective determination states of products inspected in the defective product inspection step of FIG. 15;
17 is a photograph showing a part of a part to be inspected of a non-defective product having an oil film in the inspection step of the present invention.
18 is a diagram showing a first differential graph, a profile graph, and a peak point in the inspection step of the non-defective product of FIG. 17;
19 is a graph showing a non-defective product discrimination state of products inspected in the inspection step of non-defective products of FIG. 17 .
20 is a photograph showing a part of a part to be inspected of a defective product with an oil film in the inspection step of the present invention.
21 is a diagram showing a first differential graph, a profile graph, and a peak point in the inspection step of defective products in FIG. 20;
22 is a graph showing defective determination states of products inspected in the defective product inspection step of FIG. 21;
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세히 설명한다. 상기 본 발명의 목적과 특징 및 장점은 첨부도면 및 다음의 상세한 설명을 참조함으로써 더욱 쉽게 이해될 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Objects, features and advantages of the present invention will be more easily understood by referring to the accompanying drawings and the following detailed description. In addition, in describing the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known configuration or function may obscure the gist of the present invention, the detailed description will be omitted.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 예를 들어, 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.Also, terms such as first, second, A, B, (a), and (b) may be used in describing the components of the present invention. These terms are only used to distinguish the component from other components, and the nature, order, or order of the corresponding component is not limited by the term. For example, when an element is described as being “connected,” “coupled,” or “connected” to another element, that element may be directly connected or connected to the other element, but there is a gap between each element. It should be understood that another component may be “connected”, “coupled” or “connected”.
도 3은 본 발명의 비교 모델 생성 단계에서 원형 중심 검출 단계와 상단 영역과 하단 영역 검출 단계를 시행하는 과정을 보여주는 사진, 도 4는 본 발명의 비교 모델 생성 단계의 마스크 영역 형성 단계를 보여주는 사진, 도 5는 본 발명의 비교 모델 생성 단계의 라벨링 단계를 보여주는 사진, 도 6은 본 발명의 비교 모델 생성 단계의 그레이 밸류 취득 단계를 보여주는 사진, 도 7은 본 발명의 비교 모델 생성 단계에서 프로파일 취득 단계를 보여주는 사진, 도 8은 본 발명의 비교 모델 생성 단계에서의 1차 미분 그래프와 프로파일 그래프와 피크 포인트를 보여주는 도면, 도 9는 본 발명의 비교 모델 생성 단계에서 생성된 픽스쳐 모델의 일부를 보여주는 사진, 도 10은 본 발명의 검사 단계에서 검사 대상 제품의 원형 중심 검출 단계를 보여주는 사진, 도 11은 본 발명의 검사 단계에서 유막이 없는 양품 제품의 검사될 부분의 일부를 보여주는 사진, 도 12는 도 11의 양품 제품의 검사 단계에서의 1차 미분 그래프와 프로파일 그래프와 피크 포인트를 보여주는 도면, 도 13은 도 11의 양품 제품의 검사 단계에서 검사된 제품의 양품 판별 상태를 보여주는 그래프, 도 14는 본 발명의 검사 단계에서 유막이 없는 불량 제품의 검사될 부분의 일부를 보여주는 사진, 도 15는 도 14의 불량 제품의 검사 단계에서의 1차 미분 그래프와 프로파일 그래프와 피크 포인트를 보여주는 도면, 도 16은 도 15의 불량 제품의 검사 단계에서 검사된 제품의 불량 판별 상태를 보여주는 그래프, 도 17은 본 발명의 검사 단계에서 유막이 있는 양품 제품의 검사될 부분의 일부를 보여주는 사진, 도 18은 도 17의 양품 제품의 검사 단계에서의 1차 미분 그래프와 프로파일 그래프와 피크 포인트를 보여주는 도면, 도 19는 도 17의 양품 제품의 검사 단계에서 검사된 제품의 양품 판별 상태를 보여주는 그래프, 도 20은 본 발명의 검사 단계에서 유막이 있는 불량 제품의 검사될 부분의 일부를 보여주는 사진, 도 21은 도 20의 불량 제품의 검사 단계에서의 1차 미분 그래프와 프로파일 그래프와 피크 포인트를 보여주는 도면, 도 22는 도 21의 불량 제품의 검사 단계에서 검사된 제품의 불량 판별 상태를 보여주는 그래프이다.Figure 3 is a photograph showing the process of performing the circle center detection step and the upper region and lower region detection step in the comparison model generation step of the present invention, Figure 4 is a photograph showing the mask area formation step in the comparison model generation step of the present invention, Figure 5 is a photograph showing the labeling step of the comparison model generation step of the present invention, Figure 6 is a photograph showing the gray value acquisition step of the comparison model generation step of the present invention, Figure 7 is a profile acquisition step in the comparison model generation step of the
도면을 참조하면, 본 발명에 의한 유막 형성 제품 검사 방법은 양품 여부의 검사 기준이 되는 비교 모델을 생성하고 픽스쳐 등록을 하는 비교 모델 생성 단계와, 검사 제품 대상이 비교 모델의 양품에 맞는지의 여부를 검사하여 양품 또는 불량 제품 여부를 판단하는 검사 단계를 포함한다. 본 발명에서는 비교 모델(2)과 검사 대상 제품(2)은 주로 캠이므로, 본 발명에서 기술하는 검사 섹터는 일례로서 주로 캠의 엣지면을 의미한다.Referring to the drawings, the oil film forming product inspection method according to the present invention includes a comparison model generation step of creating a comparison model that serves as an inspection standard for non-defective products and registering fixtures, and checking whether or not the inspection product conforms to the non-defective products of the comparison model. An inspection step of inspecting and determining whether a good product or a defective product is included. In the present invention, since the
본 발명에서 비교 모델 생성 단계는 검사 기준 영역 검출 단계, 상단 영역과 하단 영역 검출 단계, 마스크 영역 형성 단계, 검사 섹터 취득 단계, 카메라 촬영 단계, 라벨링 단계, 그레이 밸류 취득 단계, 프로파일 취득 단계, 피크 포인트 검출 단계, 픽스쳐 등록 단계를 포함한다.In the present invention, the comparative model generation step includes the inspection reference area detection step, the upper and lower region detection step, the mask area formation step, the inspection sector acquisition step, the camera shooting step, the labeling step, the gray value acquisition step, the profile acquisition step, and the peak point. It includes a detection step and a fixture registration step.
본 발명의 비교 모델 생성 단계에서 검사 기준 영역을 검출하는 검사 기준 영역 검출 단계는 원형 중심을 찾는 원형 중심 검출 단계이다. 본 발명에서 비교 모델(2)을 형성하는 제품은 주로 캠이기 때문에 검사 기준 영역 검출 단계는 원형 중심 검출 단계라 할 수 있다.In the comparison model generating step of the present invention, the inspection reference area detection step of detecting the inspection reference area is a circular center detection step of finding a circular center. Since the products forming the
한편, 상기 검사 단계는 검사 대상 제품의 검사 기준 영역 검출 단계, 좌표 일치 수행 단계, 검사 섹터 추출 단계, 검사 매칭 단계, 피크 포인트 추출 단계, 검사 대상 제품 양품 판단 단계를 포함한다.Meanwhile, the inspection step includes a step of detecting the inspection reference region of the product to be inspected, performing coordinate matching, extracting inspection sectors, performing inspection matching, extracting peak points, and determining good quality of the product to be inspected.
본 발명의 검사 단계에서 검사 기준 영역을 검출하는 검사 기준 영역 검출 단계는 원형 중심을 찾는 원형 중심 검출 단계이다. 본 발명에서 검사 대상 제품(2)은 주로 캠이기 때문에 검사 단계에서 수행하는 검사 기준 영역 검출 단계는 원형 중심 검출 단계라 할 수 있다.In the inspection step of the present invention, the inspection reference area detection step of detecting the inspection reference area is the circular center detection process of finding the circular center. In the present invention, since the product to be inspected 2 is mainly a cam, the inspection reference region detection step performed in the inspection step can be referred to as a circular center detection step.
또한, 본 발명에서 기술하는 픽스쳐는 비교 모델(2)과 검사 대상 제품(2)을 카메라와 광원을 이용하여 측정하여 취득한 데이터로서, 상기 픽스쳐는 비교 모델의 측정 사이즈이다. 본 발명에서는 비교 모델(2)을 캠으로 하기 때문에 픽스쳐는 캠의 검사 영역인 엣지면의 좌우 폭 사이즈 데이터이다.In addition, the fixture described in the present invention is data obtained by measuring the
상기 비교 모델 생성 단계에서 취득된 비교 모델의 픽스쳐를 바탕으로 검사 단계에서 검사 대상 제품(2)의 검사를 수행함으로써 검사 대상 제품(2)의 양품 여부를 판별하게 된다. 본 발명에서는 자동차 등에 들어가는 캠을 검사하는데, 비교 모델과 검사 대상 제품(2)이 캠인 경우 비교 모델과 검사 대상 제품(2)에서 샤프트 결합홀과 인접된 엣지면(Edge) 부분이다. 본 발명에서는 편의상 검사 대상 섹터인 엣지면을 검사 섹터라 칭하기로 한다.By performing the inspection of the
상기 원형 중심 검출 단계는 비교 모델(2)의 원형 중심을 찾는 단계이다. 도 3에 원형 중심 검출 과정이 도시되어 있다. 카메라와 같은 스캔 장비를 이용하여 비교 모델의 원형 중심을 찾을 수 있다.The circular center detecting step is a step of finding the circular center of the
상기 상단 영역과 하단 영역 검출 단계는 비교 모델의 원형 중심을 기준으로 위쪽과 아래쪽 부분을 찾는 단계이다. 도 3에 도시되어 있다.The detecting of the upper and lower regions is a step of finding upper and lower regions based on the circular center of the comparison model. It is shown in Figure 3.
상기 마스크 영역 형성 단계는 비교 모델의 원형 중심 검출 단계와 상기 상단 영역과 하단 영역 검출 단계에서 찾아진 상기 비교 모델의 엣지면(2EG)을 기준으로 오프셋 마스크를 생성하는 단계이다. 도 4에 마스크 영역이 도시되어 있다. 도 4에서 초록색으로 보이는 부분을 제외한 까맣게 보이는 부분이 마스크 영역이고, 초록색으로 보이는 부분이 검사 섹터이다. 마스크 영역은 카메라에 의해 촬영하여 취득된 촬영 이미지에서 초록색 부분과 하얗게 보이는 부분을 제외한 나머지 부분을 까맣게 칠해서 처리하는 방식으로 취득될 수 있다.The mask region forming step is a step of generating an offset mask based on the edge surface 2EG of the comparison model found in the circular center detection step and the upper and lower region detection steps of the comparison model. A mask area is shown in FIG. 4 . In FIG. 4 , a black portion except for a green portion is a mask area, and a green portion is an inspection sector. The mask area may be obtained by painting and processing the rest of the captured image obtained by taking a picture with a camera, except for a green part and a part that looks white.
상기 검사 섹터 취득 단계는 비교 모델의 마스크 영역과 양품 제품 이미지를 연산하여 비교 모델에서 검사할 부분인 검사 섹터를 얻어낸다. 상기한 바와 같이, 도 4에서 도시된 초록색 부분과 하얗게 보이는 부분이 검사 섹터이다. 상기 양품 제품 이미지는 검사 표본 양품 제품으로 설정된 원본 이미지 데이터이다. 본 발명에서 검사 대상 제품(2)으로 캠을 검사하는 경우, 캠에서 엣지면(2EG)의 폭이 검사 표본 양품 제품으로 설정된 것이 원본 이미지 데이터이다. 본 발명에서 캠을 검사할 때에 상기 검사 섹터 취득 단계에서 비교 모델인 캠의 엣지면(2EG)과 양품 제품 캠의 엣지면(2EG)을 비교하여 검사 섹터를 얻어내는 것이다.In the inspection sector acquisition step, an inspection sector, which is a part to be inspected, is obtained in the comparison model by calculating the mask area of the comparison model and the non-defective product image. As described above, the green portion and the white portion shown in FIG. 4 are inspection sectors. The non-defective product image is original image data set as an inspection sample non-defective product. In the present invention, when the cam is inspected as the product to be inspected 2, the original image data is that the width of the edge surface 2EG of the cam is set to the inspection sample non-defective product. In the present invention, when inspecting a cam, the inspection sector is obtained by comparing the edge surface 2EG of the cam as a comparison model with the edge surface 2EG of a non-defective product cam in the inspection sector acquiring step.
상기 라벨링면 검출 단게에서는 비교 모델의 검사 섹터를 카메라와 광원을 이용하여 촬영할 때에 빛이 산란되는 부분을 취득하여 그레이 밸류를 초과하는 라벨링면을 취득하는 단계이다. 캠을 비교 모델으로 할 경우에 엣지면(2EG)(검사 섹터)을 카메라가 촬영할 때에 빛이 산란되는 부분을 취득하여 그레이 밸류를 초과하는 라벨링면을 취득하는 단계인 것이다.In the step of detecting the labeling surface, when the inspection sector of the comparison model is photographed using a camera and a light source, a portion where light is scattered is acquired to obtain a labeling surface exceeding a gray value. In the case of using the cam as a comparison model, when the camera captures the edge surface 2EG (inspection sector), it is a step of obtaining a labeling surface exceeding the gray value by acquiring a portion where light is scattered.
상기 라벨링 단계는 라벨링면 검출 단계에서 검출된 라벨링면을 라벨링하여 처리하는 단계이다. 상기 비교 모델의 라벨링면을 잉크 등으로 검게 칠해서 처리하게 된다. 상기 라벨링 단계는 라벨링면 검출 단계에서 검출된 라벨링면을 검게 칠해서 라벨링함으로써 카메라와 광원을 이용하여 비교 모델(2)의 검사 섹터를 촬영할 때에 광원의 빛이 산란되는 부분을 삭제하여 광원에 의한 간섭에 의해 그레이 밸류를 취득할 때에 방해 요소를 제거하는 단계인 것이다.The labeling step is a step of labeling and processing the labeling surface detected in the labeling surface detection step. The labeling surface of the comparison model is painted black with ink or the like. In the labeling step, the labeling surface detected in the labeling surface detection step is painted black and labeled, so that when the inspection sector of the
상기 그레이 밸류(Gray value) 취득 단계는 비교 모델에서 산란되지 않은 비산란 섹터의 평균 그레이 밸류를 구하는 단계이다. 도 6을 참조하면, 컬러가 들어가지 않은 부분 중에서 그레이 밸류가 60보다 큰부분(회색 영역)을 다 더해서 평균값을 취한다. 그레이 밸류 60은 설정된 값의 일례로서 그레이 밸류는 상황에 따라 달라질 수 있다.The gray value acquisition step is a step of obtaining an average gray value of non-scattered sectors in the comparison model. Referring to FIG. 6, the average value is obtained by adding all of the parts (gray area) having a gray value greater than 60 among the parts without color. A gray value of 60 is an example of a set value, and the gray value may vary depending on circumstances.
상기 그레이 밸류 취득 단계는 비교 모델의 컬러가 들어가지 않은 부분을 카메라로 필요한 횟수만큼 촬영하여 상기 비교 모델의 컬러가 들어가지 않는 부분의 그레이 밸류들을 합산하고 나누어서 평균 그레이 밸류를 구하며, 상기 평균 그레이 밸류를 양품 비교 모델의 표준 그레이 밸류로 정한다. 상기 그레이 밸류 취득 단계에서는 양품 비교 모델 표준 그레이 밸류가 정해져 있는 상태에서 카메라로 비교 모델으로 삼기 위한 제품을 정해진 횟수만큼 촬영하고, 카메라에 의해 취득된 그레이 밸류를 총합하여 촬영한 횟수로 나누어서 평균값 그레이 밸류를 취득하고, 평균값 그레이 밸류가 양품 비교 모델 표준 그레이 밸류에 부합하면 양품 비교 모델으로 정하게 된다. 예를 들어, 정해진 양품 비교 모델 표준 그레이 밸류가 60이라면, 카메라로 촬영한 횟수가 10회이고, 각 횟수마다 촬영된 그레이 밸류값을 더한 다음 평균하여 그레이 밸류를 구하고, 상기 평균한 그레이 밸류가 양품 비교 모델 표준 그레이 밸류를 충족하는 비교 모델을 양품 비교 모델으로 설정하게 된다.In the gray value acquisition step, an average gray value is obtained by photographing the colorless part of the comparison model as many times as necessary with a camera, summing and dividing the gray values of the colorless part of the comparison model, and the average gray value is determined as the standard gray value of the non-defective product comparison model. In the gray value acquisition step, in a state where the standard gray value of the non-defective product comparison model is determined, the product to be used as a comparison model is photographed a predetermined number of times with the camera, and the gray values obtained by the camera are summed and divided by the number of times taken to obtain an average gray value is obtained, and if the average gray value matches the standard gray value of the non-defective product comparison model, the non-defective product comparison model is determined. For example, if the standard gray value of the standard good product comparison model is 60, the number of shots with the camera is 10, the gray values taken for each shot are added, and the gray value is averaged to obtain the gray value. Comparison model A comparison model that satisfies the standard gray value is set as a non-defective product comparison model.
상기 프로파일 취득 단계는 비교 모델의 원형 중심을 기준으로 상기 카메라 또는 상기 비교 모델을 회전시켜서 프로파일을 구하는 단계이다. 비교 모델의 원형 중심으로 360°를 돌면서 프로파일을 얻어서 1차 미분 후 피크(Peak : 경계 Edge) 를 찾는다. 도 7 참조.The profile acquisition step is a step of obtaining a profile by rotating the camera or the comparison model based on the circular center of the comparison model. A profile is obtained by turning 360° around the circular center of the comparison model, and a peak (Border Edge) is found after the first derivative. See Figure 7.
상기 피크 포인트 검출 단계에서는 프로파일을 1차 미분하여 피크 포인트를 찾는 단계이다. 도 8에서 빨간 그래프는 프로파일(음영값)을 나타내는 것이고, 파란 그래프는 해당 음영을 1차 미분한 결과이다. 초록색 그래프는 1차 미분한 결과를 바탕으로 도출된 피크 지점(Peak 지점)이다.The peak point detection step is a step of finding a peak point by first differentiating a profile. In FIG. 8, the red graph represents the profile (shading value), and the blue graph is the result of primary differentiation of the corresponding shade. The green graph is the peak point (Peak point) derived based on the result of the first derivative.
상기 픽스쳐 등록 단계에서는 피크 포인트를 양품 선별 기준점으로 하는 픽스쳐를 등록하는 단계이다. 상기 픽스쳐는 양품 선별 기준 데이더로서 제품 검사 장비에 구비된 데이터 베이스에 저장 등록할 수 있다. 도 9에서 경계 지점(붉은 점으로 이어진 부분 )을 특징점 으로 하는 픽스처 모델을 생성하여 학습시키는 것이다. 픽스쳐 모델을 생성하여 학습시킨다는 것은 픽스쳐 등록 단계에서 피크 포인트를 양품 선별 기준점으로 하는 픽스쳐를 저장하는 것을 의미한다.The fixture registration step is a step of registering a fixture having a peak point as a criterion for selecting good products. The fixture may be stored and registered in a database provided in the product inspection equipment as standard data for selecting good products. In FIG. 9, a fixture model with the boundary point (the part connected by the red dot) as a feature point is created and trained. Creating and learning a fixture model means storing a fixture having a peak point as a reference point for selecting a good product in the fixture registration step.
한편, 본 발명에서는 비교 모델(2)의 양품 판별 기준 픽스쳐를 취득한 상태에서 베이직 모델의 베이직 양품 기준 픽스쳐와 비교하여, 상기 비교 모델(2)의 양품 판별 기준 픽스쳐가 정상적으로 취득되었는지의 여부를 검증하는 검증 단계가 더 포함된다.On the other hand, in the present invention, in a state in which the good product discrimination criterion fixture of the comparison model (2) is acquired, it is compared with the basic good product standard fixture of the basic model to verify whether the good product discrimination criterion fixture of the comparison model (2) was normally acquired. A verification step is further included.
검사 장치에 비교 모델의 양품 기준 픽스쳐를 입력하여 검사 장치에 미리 입력되어 있던 베이직 모델의 베이식 양품 기준 픽스쳐와 비교하여 상기 비교 모델의 양품 판별 기준 픽스쳐가 제대로 취득되었는지의 여부를 검증한다. 검사 장치에 데이터 베이스와 비교 연산부를 구비하여, 베이직 모델의 베이식 양품 기준 픽스쳐가 데이터 베이스에 미리 등록되어 있고, 상기 비교 모델의 양품 기준 픽스쳐를 데이터 베이스에 입력한 다음, 상기 비교 연산부에서 비교 모델의 양품 기준 픽스쳐를 입력하여 검사 장치에 미리 입력되어 있던 베이직 모델의 베이식 양품 기준 픽스쳐와 비교하여 상기 비교 모델의 양품 판별 기준 픽스쳐가 제대로 취득되었는지의 여부를 검증하는 것이다. 즉, 비교 모델의 양품 판별 기준 픽스쳐가 오류없이 제대로 측정이 되었느냐의 여부를 검증 단계에서 검증한다. 다시 말해, 카메라와 광원을 이용하여 비교 모델(2)이 비교 모델(2)의 양품 기준 픽스쳐가 틀리지 않고 제대로 측정되었는지의 여부를 검증하는 것이다.The non-defective product reference fixture of the comparison model is input to the inspection device and compared with the basic non-defective product reference fixture of the basic model previously input into the inspection device to verify whether the non-defective product discrimination reference fixture of the comparison model has been properly obtained. The inspection device is provided with a database and a comparison operation unit, the basic non-defective standard fixture of the basic model is registered in the database in advance, and after inputting the non-defective standard fixture of the comparison model into the database, the comparison operation unit The non-defective product standard fixture is input and compared with the basic non-defective product reference fixture of the basic model previously input to the inspection device to verify whether the non-defective product criterion fixture of the comparison model has been properly acquired. That is, in the verification step, it is verified whether the standard fixture for determining a good product of the comparison model has been properly measured without an error. In other words, by using the camera and the light source, the
상기 비교 모델 생성 단계에서 취득된 비교 모델의 픽스쳐(본 발명에서는 캠을 검사할 경우 캠의 엣지면(2EG)의 폭 치수 데이터임)를 바탕으로 검사 단계에서 검사 대상 제품(2)(예를 들어, 검사 대상 캠)의 검사를 수행하여 검사 대상 제품(2)의 양품 여부를 판별한다.Based on the fixture of the comparison model acquired in the comparison model generation step (in the present invention, when the cam is inspected, it is the width dimension data of the edge surface (2EG) of the cam) in the inspection step. , Inspection target cam) is inspected to determine whether the
상기 원형 중심 검출 단계에서는 검사 대상 제품(2)의 중앙 원형의 중심점을 찾는 단계이다. 상기 검사 단계에서는 원형 중심 검출 단계는 검사하기 위한 검사 대상 제품(2)의 원형 중심을 검출하게 된다.The circle center detection step is a step of finding the center point of the central circle of the
상기 좌표 일치 수행 단계는 검사 대상 제품(2)의 원형 중심을 기준으로 상단 영역과 하단 영역의 각도를 측정하여 비교 모델의 픽스쳐 좌표와 일치시키는 단계이다. 도 9에서는 검사 대상 제품(2)의 원형 중심을 기준으로 상단 영역과 하단 영역의 각도를 측정하는 상태가 도시되어 있다.The coordinate matching step is a step of matching the coordinates of the fixture of the comparison model by measuring the angles of the upper region and the lower region based on the circular center of the
상기 검사 섹터 추출 단계는 검사 대상 제품(2)의 검사 섹터 이미지를 추출하는 단계이다. 카메라와 같은 스캔 장비로 검사 대상 제품(2)의 검사 섹터 이미지를 추출할 수 있다.The step of extracting the inspection sector is a step of extracting an inspection sector image of the
상기 검사 매칭 단계는 비교 모델의 검사 섹터 이미지와 검사 대상 제품(2)의 검사 섹터 이미지를 매칭시켜서 검사 스코어를 비교하는 단계이다. 제품 검사 장비에 검사 대상 제품(2)의 검사 섹터 이미지 스코어(검사 대상 제품(2) 이미지 스코어로서 예를 들어 제품이 캠인 경우 캠의 엣지면(2EG)의 폭 치수가 검사 대상 제품(2) 이미지 스코어가 됨)를 입력하면 제품 검사 장비에는 이미 비교 모델의 검사 섹터 이미지 스코어(양품 제품 이미지 스코어로서 예를 들어 제품이 캠인 경우 캠의 엣지면(2EG)의 폭 치수가 양품 제품 이미지 스코어가 됨)가 저장되어 있어서, 비교 모델의 검사 섹터 이미지와 검사 대상 제품(2)의 검사 섹터 이미지를 매칭시켜서 검사 스코어를 비교할 수 있게 된다.The inspection matching step is a step of comparing inspection scores by matching the inspection sector image of the comparison model with the inspection sector image of the
상기 피크 포인트 추출 단계에서는 검사 스코어를 이용하여 검사 대상 제품(2)의 원형 중심을 기준으로 프로파일을 분석하여 피크 포인트를 찾는 단계이다.In the peak point extraction step, the peak point is found by analyzing the profile based on the circular center of the product to be inspected (2) using the test score.
도 10을 참조하면, 상기 검사 대상 제품 양품 판단 단계는 검사 대상 제품(2)의 피크 포인트와 비교 모델(2)의 픽스쳐의 매칭 스코어를 비교하여 검사 결과를 도출하는 단계이며, 검사 대상 제품(2)의 피크 포인트와 비교 모델(2)의 픽스쳐의 매칭 스코어가 오차 범위 내에서 일치하면 검사 대상 제품(2)을 양품으로 판별할 수 있고, 검사 대상 제품(2)의 피크 포인트와 비교 모델(2)의 픽스쳐의 매칭 스코어가 오차 범위 내에서 일치하지 않으면 검사 대상 제품(2)을 불량으로 판별할 수 있다. 예를 들어, 검사 대상 제품(2)이 캠인 경우 캠의 엣지면(2EG)의 사이즈(캠의 내측면과 외측면 사이의 엣지면(2EG)의 폭 사이즈)가 비교 모델(2)인 캠의 엣지면(2EG)의 사이즈와 비교하여 오차 범위 내에 들어가면 검사 대상 제품(2)을 양품으로 판별하고, 오차 범위를 벗어나면 검사 대상 제품(2)을 불량으로 판별할 수 있다.Referring to FIG. 10, the step of determining the quality of the inspection target product is a step of deriving an inspection result by comparing the peak point of the
다시 말해, 사각 지역의 중심을 가상의 선으로 이어 기울기를 구하여, 앞에서 학습한 픽스쳐 모델을 소스 이미지에 일치시켜 유사도를 판단한다.In other words, the gradient is obtained by connecting the center of the blind area with a virtual line, and the similarity is determined by matching the previously learned fixture model to the source image.
유사도 판단시 기준에 부합하지 않으면 원본 영상(원본 영상이라 함은 비교 모델(2)의 비교 이미지 픽스쳐 영상을 의미함)을 픽스처 모델을 생성하는 방법(상기 비교 모델 생성 단계에서의 순서)으로 외각 엣지면(2EG)의 특징점을 찾는다.When determining the similarity, if the criterion is not met, the original image (original image means the comparison image of the comparison model (2) and the fixture image) is used as a method of generating a fixture model (the order in the comparison model generation step) to the outer edge. Find feature points of the face (2EG).
미리 학습된 픽스쳐 모델의 특징점과 비교하여 최종 일치 여부를 판별한다.Comparing with feature points of the pre-learned fixture model, final matching is determined.
픽스쳐 모델은 비교 모델 생성 단계에서 생성된 비교 모델(2)의 픽스쳐 모델이다.The fixture model is a fixture model of the
소스 이미지는 비교 모델(2)의 픽스쳐 모델 이미지로서, 상기 검사 대상 제품(2)에서 추출한 픽스쳐 모델 이미지를 비교 모델(2)의 픽스쳐 모델 이미지와 비교하는 것이다.The source image is a fixture model image of the
본 발명에서는 도 11 내지 도 16에 도시된 바와 같이, 검사 대상 제품(2)의 유막이 없을 때 픽스쳐 학습 단계를 모두 거친 후 실험을 진행하였다.In the present invention, as shown in FIGS. 11 to 16, when there is no oil film on the product to be inspected (2), the experiment was conducted after all the fixture learning steps were performed.
도 12와 도 13에 도시된 바와 같이, 정상 검사 대상 제품(2)(정상 샘플)의 검사 섹터(즉, 엣지면(2EG)(엣지 경계면)) 검출 결과 평균 약 17.8px로서 허용 오차 범위에 들어가는 것으로 판별되었다.As shown in FIGS. 12 and 13, the result of detecting the inspection sector (ie, the edge surface 2EG) (edge boundary surface) of the normal inspection target product 2 (normal sample) is about 17.8px on average, which falls within the tolerance range. was determined to be
도 15와 도 16에 도시된 바와 같이, 부적합 검사 대상 제품(2)(부적합 샘플)의 검사 섹터(즉, 엣지면(2EG)(엣지 경계면)) 검출 결과 평균 약 11px로서 허용 오차 범위를 벗어난 것으로 판별되었다.As shown in FIGS. 15 and 16, as a result of detecting the inspection sector (that is, the edge surface 2EG (edge boundary surface)) of the nonconforming inspection target product 2 (nonconforming sample), the average is about 11px, which is outside the tolerance range. has been identified
또한, 본 발명에서는 도 17 내지 도 22에 도시된 바와 같이, 검사 대상 제품(2)의 유막이 있을 때 픽스쳐 학습 단계를 모두 거친 후 실험을 진행하였다.In addition, in the present invention, as shown in FIGS. 17 to 22, when there is an oil film of the product to be inspected (2), the experiment was conducted after all the fixture learning steps were performed.
도 18과 도 19에 도시된 바와 같이, 정상 검사 대상 제품(2)(정상 샘플)의 검사 섹터(엣지면(2EG)(엣지 경계면)) 검출 결과 평균 약 15.2px로서 허용 오차 범위에 들어가는 것으로 판별되었다.As shown in FIGS. 18 and 19, as a result of detecting the inspection sector (edge surface 2EG (edge boundary surface)) of the normal inspection target product 2 (normal sample), it is determined that the average is about 15.2px and falls within the tolerance range. It became.
도 21과 도 22에 도시된 바와 같이, 부적합 검사 대상 제품(2)(부적합 샘플)의 검사 섹터(즉, 엣지면(2EG)(엣지 경계면)) 검출 결과 평균 약 23px로서 허용 오차 범위를 벗어난 것으로 판별되었다.As shown in FIGS. 21 and 22, as a result of detecting the inspection sector (that is, the edge surface 2EG (edge boundary surface)) of the nonconforming inspection target product 2 (nonconforming sample), the average is about 23px, which is outside the tolerance range. has been identified
결과적으로, 본 발명에 의해서 영상 전처리 과정을 정상적을 수행한 후 시료당 약 10회 이상 반복 실험을 진행하였을때, 가공형상의 미가공 부분과 정상적인 가공부분을 치수에 의해서 측정 실험을 하였을때 약 95% 이상의 신뢰도를 가지는 결과가 있었다.As a result, when the image pre-processing process is performed normally according to the present invention and the experiment is repeated about 10 or more times per sample, about 95% There were results with higher reliability.
그래프 상의 붉은 선은 각 특징점의 거리값의 변화 추이를 나타내고 있다. 정상 검사 대상 제품(2)의 경우 모따기 부분(엣지면(2EG) 부분)의 변화값이 오차 범위(3px)내에서 고르게 분포한 반면, 공구의 밀림에 의해 불량이 생긴 시료(검사 대상 제품(2))의 변화값은 공구의 절입량과 비례하여 변화폭의 기울기가 크고, 허용 오차를 벗어나는 결과가 나왔다.The red line on the graph represents the change trend of the distance value of each feature point. In the case of the product to be inspected normally (2), the change value of the chamfer (edge surface (2EG) part) is evenly distributed within the error range (3px), whereas the sample with defects due to the pushing of the tool (product to be inspected (2EG)) )), the slope of the change width is large in proportion to the cutting amount of the tool, and the result was out of tolerance.
본 발명에 의한 영상처리를 하지 않고 단순 픽스쳐의 특정점만으로 매칭을 하여 검사를 진행할 경우 검사 결과 도출이 불가능하였다.When the inspection is performed by matching only specific points of simple fixtures without image processing according to the present invention, it is impossible to derive inspection results.
완전한 미가공도 있지만, 자동 가공 공정상 툴 위치 좌표를 잘못 입력하여 생긴 문제로 인한 가공면 밀림현상에 대해서도, 해당 전처리 과정을 거친후에 실헝시 정상적으로 검사가 진행되는 것으로 확인이 되었다.There is also a complete raw machine, but it has been confirmed that the inspection proceeds normally when the machine is run after the preprocessing process, even for the phenomenon of machining surface slippage due to a problem caused by incorrectly inputting the tool position coordinates in the automatic machining process.
따라서, 본 발명에 의한 해당 영상처리 기술을 이용하면 코스트 절감과 함께, 가공기 라인과 검사 라인을 인라인화하여, 생산효율이 높아지고 사람에게 의존했던 부분들이 줄어들어 코스트 또한 절약되는 효과가 있다. 본 발명은 검사시간을 단축시켜 생산성을 향상시키고 공정을 단축시키고, 유막 형성 제품의 검사효율을 높이는데 효과가 있다.Therefore, when the image processing technology according to the present invention is used, cost reduction and processing machine lines and inspection lines are inlined, thereby increasing production efficiency and reducing human-dependent parts, thereby reducing costs. The present invention is effective in improving productivity by shortening the inspection time, shortening the process, and increasing the inspection efficiency of oil film forming products.
이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재할 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Terms such as "comprise", "comprise" or "having" described above mean that the corresponding component may be present unless otherwise stated, and therefore do not exclude other components. It should be construed that it may further include other components. All terms, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by a person of ordinary skill in the art to which the present invention belongs, unless defined otherwise. Commonly used terms, such as terms defined in a dictionary, should be interpreted as being consistent with the contextual meaning of the related art, and unless explicitly defined in the present invention, they are not interpreted in an ideal or excessively formal meaning.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely an example of the technical idea of the present invention, and various modifications and variations can be made to those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical idea of the present invention, but to explain, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The protection scope of the present invention should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the equivalent range should be construed as being included in the scope of the present invention.
따라서, 이상에서 기술한 실시예들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이므로, 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 하며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.Therefore, since the embodiments described above are provided to completely inform those skilled in the art of the scope of the invention to which the present invention pertains, it should be understood that it is illustrative and not limiting in all respects, The invention is only defined by the scope of the claims.
2. 제품 2EG. 엣지면2. Product 2EG. edge face
Claims (8)
검사 제품 대상(2)이 상기 비교 모델과 비교하여 제품의 양품에 맞는지의 여부를 검사하여 양품 또는 불량 제품 여부를 판단하는 검사 단계;를 포함하며,
상기 비교 모델 생성 단계는,
상기 비교 모델의 검사 기준 영역을 검출하는 검사 기준 영역 검출 단계;
상기 비교 모델(2)의 상기 검사 기준 영역을 기준으로 위쪽과 아래쪽 부분을 찾는 상단 영역과 하단 영역 검출 단계;
상기 검사 기준 영역 검출 단계와 상기 상단 영역과 하단 영역 검출 단계에서 찾아진 상기 비교 모델(2)의 엣지면(2EG)을 기준으로 오프셋 마스크를 생성하는 마스크 영역 형성 단계;
상기 비교 모델(2)의 마스크 영역과 양품 제품 이미지를 연산하여 상기 비교 모델(2)에서 검사할 부분인 검사 섹터를 얻어내는 검사 섹터 취득 단계;
상기 검사 섹터를 카메라에 의해 촬영할 때에 광원의 빛이 산란되는 부분을 취득하여 그레이 밸류를 초과하는 라벨링면을 취득하는 라벨링면 검출 단계;
상기 비교 모델(2)에서 산란되지 않은 비산란 섹터의 평균 그레이 밸류를 구하는 그레이 밸류 취득 단계;
상기 라벨링면 검출 단계에서 검출된 라벨링면을 라벨링하여 처리하는 라벨링 단계;
상기 비교 모델(2)의 검사 기준 영역을 기준으로 상기 카메라 또는 상기 비교 모델(2)을 회전시켜서 프로파일을 구하는 프로파일 취득 단계;
상기 프로파일을 1차 미분하여 피크 포인트를 찾는 피크 포인트 검출 단계;
상기 피크 포인트를 양품 선별 기준점으로 하는 양품 선별 기준 픽스쳐를 등록하는 픽스쳐 등록 단계;를 포함하며,
상기 비교 모델 생성 단계에서 취득된 상기 비교 모델(2)의 상기 양품 선별 기준 픽스쳐를 바탕으로 상기 검사 단계에서 상기 검사 대상 제품(2)의 검사를 수행하여 상기 검사 대상 제품(2)의 양품 여부를 판별하도록 구성된 것을 특징으로 하는 유막 형성 제품 검사 방법.
A comparison model creation step of generating a comparison model that is a standard for checking whether a product is good or not and registering a fixture;
Including; an inspection step of determining whether the product subject to inspection (2) is a good product or a defective product by comparing it with the comparison model to determine whether the product conforms to the quality of the product,
In the step of generating the comparison model,
an inspection reference area detection step of detecting an inspection reference area of the comparison model;
an upper region and a lower region detection step of finding upper and lower portions based on the inspection reference region of the comparison model (2);
a mask region forming step of generating an offset mask based on the edge surface 2EG of the comparison model 2 found in the inspection reference region detection step and the upper region and lower region detection step;
an inspection sector acquisition step of obtaining an inspection sector, which is a part to be inspected, in the comparison model (2) by calculating the mask area and the non-defective product image of the comparison model (2);
a labeling surface detection step of obtaining a labeling surface exceeding a gray value by acquiring a portion where light from a light source is scattered when the inspection sector is photographed by a camera;
a gray value acquisition step of obtaining an average gray value of non-scattered sectors in the comparison model (2);
a labeling step of labeling and processing the labeling surface detected in the labeling surface detection step;
a profile acquisition step of obtaining a profile by rotating the camera or the comparison model 2 based on the inspection reference region of the comparison model 2;
a peak point detection step of finding a peak point by primary differentiation of the profile;
A fixture registration step of registering a standard fixture for good product selection using the peak point as a reference point for good product selection;
Based on the non-defective product selection criterion fixture of the comparison model 2 acquired in the comparison model generation step, the inspection target product 2 is inspected in the inspection step to determine whether the inspection target product 2 is a non-defective product. An oil film-forming product inspection method, characterized in that configured to determine.
상기 검사 단계는,
상기 검사 대상 제품(2)의 검사 기준 영역을 검출하는 검사 기준 영역 검출 단계;
상기 검사 대상 제품(2)의 상기 검사 기준 영역을 기준으로 상단 영역과 하단 영역의 각도를 측정하여 상기 비교 모델(2)의 상기 픽스쳐 좌표와 일치시키는 좌표 일치 수행 단계;
상기 검사 대상 제품(2)의 검사 섹터 이미지를 추출하는 검사 섹터 추출 단계;
상기 비교 모델(2)의 검사 섹터 이미지와 상기 검사 대상 제품(2)의 검사 섹터 이미지를 매칭시켜서 검사 스코어를 비교하는 검사 매칭 단계;
상기 검사 스코어를 이용하여 상기 검사 대상 제품(2)의 원형 중심을 기준으로 프로파일을 분석하여 피크 포인트를 찾는 피크 포인트 추출 단계;
상기 검사 대상 제품(2)의 피크 포인트와 상기 비교 모델(2)의 픽스쳐의 매칭 스코어를 비교하여 검사 결과를 도출하는 검사 대상 제품 양품 판단 단계;를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 유막 형성 제품 검사 방법.
According to claim 1,
In the inspection step,
an inspection reference area detection step of detecting an inspection reference area of the product to be inspected (2);
Coordinate matching step of matching the coordinates of the fixture coordinates of the comparison model 2 by measuring an angle between an upper region and a lower region based on the inspection reference region of the product to be inspected 2;
an inspection sector extraction step of extracting an inspection sector image of the inspection target product (2);
an inspection matching step of comparing inspection scores by matching inspection sector images of the comparison model 2 with inspection sector images of the inspection target product 2;
a peak point extraction step of finding a peak point by analyzing a profile based on the circular center of the product to be inspected (2) using the test score;
An oil film forming product inspection method characterized in that it is configured to include; .
상기 비교 모델(2)의 상기 양품 선별 기준 픽스쳐를 취득한 상태에서 베이직 모델의 베이직 양품 기준 픽스쳐와 비교하여, 상기 비교 모델(2)의 상기 양품 선별 기준 픽스쳐가 정상적으로 취득되었는지의 여부를 검증하는 검증 단계;를 더 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 유막 형성 제품 검사 방법.
According to claim 1,
A verification step of verifying whether the good product selection criterion fixture of the comparison model (2) was normally acquired by comparing it with the basic good product selection standard fixture of the basic model in a state in which the good product selection standard fixture of the comparison model (2) was acquired. Oil film forming product inspection method, characterized in that configured to further include;
상기 그레이 밸류 취득 단계는 비교 모델의 컬러가 들어가지 않은 부분을 카메라와 광원을 이용하여 필요한 횟수만큼 촬영하여 상기 비교 모델의 컬러가 들어가지 않는 부분의 그레이 밸류들을 합산하고 나누어서 평균 그레이 밸류를 구하며, 상기 평균 그레이 밸류를 양품 비교 모델의 표준 그레이 밸류로 정하는 것을 특징으로 하는 유막 형성 제품 검사 방법.
According to claim 1,
In the gray value acquisition step, an average gray value is obtained by photographing the color-free portion of the comparison model as many times as necessary using a camera and a light source, summing and dividing the gray values of the color-free portion of the comparison model, Oil film forming product inspection method, characterized in that the average gray value is determined as the standard gray value of the non-defective product comparison model.
상기 그레이 밸류 취득 단계에서는 양품 비교 모델 표준 그레이 밸류가 정해져 있는 상태에서 카메라로 비교 모델으로 삼기 위한 제품을 정해진 횟수만큼 촬영하고, 카메라에 의해 취득된 그레이 밸류를 총합하여 촬영한 횟수로 나누어서 평균값 그레이 밸류를 취득하고, 평균값 그레이 밸류가 양품 비교 모델 표준 그레이 밸류에 부합하면 양품 비교 모델으로 정하는 것을 특징으로 하는 유막 형성 제품 검사 방법.
According to claim 5,
In the gray value acquisition step, in a state where the standard gray value of the non-defective product comparison model is determined, the product to be used as a comparison model is photographed a predetermined number of times with the camera, and the gray values obtained by the camera are summed and divided by the number of times taken to obtain an average gray value Acquisition, and if the average gray value matches the standard gray value of the non-defective product comparison model, it is characterized in that it is determined as a non-defective product comparison model.
상기 검사 대상 제품 양품 판단 단계는 검사 대상 제품(2)의 피크 포인트와 비교 모델(2)의 픽스쳐의 매칭 스코어를 비교하여 검사 결과를 도출하는 단계이며, 검사 대상 제품(2)의 피크 포인트와 비교 모델(2)의 픽스쳐의 매칭 스코어가 오차 범위 내에서 일치하면 검사 대상 제품(2)을 양품으로 판별할 수 있고, 검사 대상 제품(2)의 피크 포인트와 비교 모델(2)의 픽스쳐의 매칭 스코어가 오차 범위 내에서 일치하지 않으면 검사 대상 제품(2)을 불량으로 판별할 수 있도록 구성된 것을 특징으로 하는 유막 형성 제품 검사 방법.
According to claim 3,
The step of determining the quality of the product to be inspected is a step of deriving an inspection result by comparing the peak point of the product to be inspected (2) with the matching score of the fixture of the comparison model (2), and compared with the peak point of the product to be inspected (2). If the matching scores of the fixtures of the model (2) match within the error range, the inspection target product (2) can be determined as a good product, and the peak point of the inspection target product (2) and the matching score of the comparison model (2) fixtures Oil film forming product inspection method, characterized in that configured to determine the inspection target product (2) as defective if they do not match within the error range.
상기 라벨링 단계는 상기 라벨링면 검출 단계에서 검출된 라벨링면을 검게 칠해서 라벨링함으로써 카메라와 광원을 이용하여 비교 모델(2)의 검사 섹터를 촬영할 때에 광원의 빛이 산란되는 부분을 삭제하여 광원에 의한 간섭에 의해 그레이 밸류를 취득할 때에 방해 요소를 제거하는 단계인 것을 특징으로 하는 유막 형성 제품 검사 방법.According to claim 1,
In the labeling step, when the inspection sector of the comparison model 2 is photographed using a camera and a light source by painting the labeling surface detected in the labeling surface detection step in black and labeling, a part in which the light of the light source is scattered is deleted, thereby preventing interference caused by the light source. An oil film-forming product inspection method characterized in that it is a step of removing obstructive factors when obtaining a gray value by the.
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